新加坡中央醫(yī)院開發(fā)AI解決方案以預(yù)防抗生素耐藥性

?? 由 文心大模型 生成的文章摘要

新加坡中央醫(yī)院正在開發(fā)一種人工智能解決方案,以確定開抗生素的必要性,減少抗生素的使用,并確定最適合每位患者的抗生素。

傳染病增強(qiáng)智能(AI2D)是基于DXC技術(shù)開發(fā)的AI模型,目前涵蓋肺炎病例。該模型使用2019年至2020年期間約8000名新加坡中央醫(yī)院患者的去識別臨床數(shù)據(jù)(包括X光片、臨床癥狀、生命體征和感染反應(yīng)趨勢)構(gòu)建而成。該模型涵蓋了七種常用于治療肺炎的廣譜靜脈抗生素。

去年,由SGH藥劑部門領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊對AI模型進(jìn)行了一項試點驗證研究,并將其與2023 年的2000例肺炎病例進(jìn)行了比較。

SGH和DXC在一篇論文中指出,基于AI2D使需要審查的案件數(shù)量減少了三倍(2012件案件中624件);AI2D還從大量審查案件中識別出需要干預(yù)案件的可能性提高了近12%,而全人工審查流程中這一概率僅為4%。此外,分析一個案件的數(shù)據(jù)在人工審查中需要20分鐘,而AI2D在“不到一秒鐘”內(nèi)即可完成。

在研究中,人工智能模型在判斷特定肺炎病例是否需要使用抗生素方面表現(xiàn)出了90%的準(zhǔn)確率;研究還表明,針對這些病例開出的抗生素中,近40%可能是不必要的。

新加坡中央醫(yī)院正在建立抗菌藥物管理計劃,通過防止過度使用抗生素并確定最適合使用抗生素(尤其是窄譜抗生素)來解決這一日益嚴(yán)重的全球問題。此類計劃可能有助于減少住院時間、最大限度減少死亡和再入院率,從而節(jié)省患者和醫(yī)院的費用。

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